Amazon SageMaker 推荐功能
Amazon SageMaker recommendation capabilities
有这个例子
模型 return 是您要的电影的 'score'，因此您可以推荐或不推荐。
可以return特定用户的前 10 部电影吗？
可以使用 Amazon EMR 完成
（像这样 https://aws.amazon.com/blogs/big-data/building-a-recommendation-engine-with-spark-ml-on-amazon-emr-using-zeppelin/ ）
但是该解决方案并没有为实时推荐提供 REST 端点的便利性（我对 JobServer 感到困惑）。
我是这篇文章的作者 post :)
FM 将"simply" 填充推荐矩阵中的缺失值。你可以做的是批量预测所有用户的所有电影，按分数降序对结果进行排序，并将每个用户的前 10 个结果存储在缓存中，为什么不呢。这将使从任何类型的应用程序中实时检索结果变得容易。我想您也会定期重新训练以考虑新用户的反应。
希望对您有所帮助。
有这个例子
模型 return 是您要的电影的 'score'，因此您可以推荐或不推荐。 可以return特定用户的前 10 部电影吗？
可以使用 Amazon EMR 完成 （像这样 https://aws.amazon.com/blogs/big-data/building-a-recommendation-engine-with-spark-ml-on-amazon-emr-using-zeppelin/ ） 但是该解决方案并没有为实时推荐提供 REST 端点的便利性（我对 JobServer 感到困惑）。
我是这篇文章的作者 post :)
FM 将"simply" 填充推荐矩阵中的缺失值。你可以做的是批量预测所有用户的所有电影，按分数降序对结果进行排序，并将每个用户的前 10 个结果存储在缓存中，为什么不呢。这将使从任何类型的应用程序中实时检索结果变得容易。我想您也会定期重新训练以考虑新用户的反应。
希望对您有所帮助。